Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.37
no.2
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pp.70-77
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2009
The purpose of this study is to evaluate the economic value of an urban landscape. The site of this study was Independence Park in Seoul. Before measuring economic valuation, an amount of view analysis was performed to learn the visual characteristics of the landscape. As a result, the green space ratio of the park is approximately 64%. This study estimates the intrinsic value of an urban landscape that might be included in housing prices using a hedonic price model. The hedonic price model is a statistical analysis that is often used to estimate intrinsic values of certain attributes of a product. The Box-Cox model was adopted as an analysis tool while the housing price for $3.3m^2$ was used as a dependent variable and housing and landscape features as independent variables. Results show that the value of the landscape of the Independence Park is approximately 2.2% of the housing market price. The Landscape variables of the park is the second most significant of the 8 variables. This shows that residents perceived the view of the urban landscape as one of the most significant factors in their living environment. The study also indicates that urban landscapes play important roles in improving quality of life and in influencing housing prices. The implication of the study can be said to be the potential of the urban landscape as a significant urban infrastructure. These results can be used to help make policy decisions to preserve and/or develop urban landscapes.
Geographically weighted regression(GWR) model has been widely used to estimate spatially heterogeneous real estate prices. The GWR model, however, has some limitations of the selection of different price determinants over space and the restricted number of observations for local estimation. Alternatively, the geographically weighted LASSO(GWL) model has been recently introduced and received a growing interest. In this paper, we attempt to explore various local price determinants for the real estate by utilizing the GWL and its applicability to forecasting the real estate price. To do this, we developed the three hedonic models of OLS, GWR, and GWL focusing on the sales price of apartments in Seoul and compared those models in terms of model fit, prediction, and multicollinearity. As a result, local models appeared to be better than the global OLS on the whole, and in particular, the GWL appeared to be more explanatory and predictable than other models. Moreover, the GWL enabled to provide spatially different sets of price determinants which no multicollinearity exists. The GWL helps select the significant sets of independent variables from a high dimensional dataset, and hence will be a useful technique for large and complex spatial big data.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.34
no.1
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pp.3-17
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2018
This paper empirically investigates time-varying regression parameter of hedonic price model for Seoul office rental market in distinct periods of a market cycle. Office rental index is constructed and the index indicates that the global financial crisis differentiates the analysis period into decline stage and recovery stage. Pre-crisis period is classified into decline stage and post-crisis is classified into recovery stage. Structural break-point test suggests structural change of hedonic model of rent determinants occurred in 2008. Evidence indicates that individual regression parameters of hedonic price model for decline stage are significantly different from those for recovery stage. Changes in the regression parameters of land price, distance to metro, building size, building age, and conversion rate are consistent. In recovery stage, the effect of locational advantage on office rent decreases whereas the effect of building characteristics on the rent increases.
The purpose of this research is to demonstrate the necessity of conserving and maintaining eco-parks by estimating their economic value. Wonheung-ee Park in Sannam 3 District of Cheongju City was chosen as the subject and a quantitative estimation was conducted. The quantitative analysis utilized the hedonic price model that estimates the value of non-market goods. The summarized results of this study are follows. The subject park influenced the prices of its neighboring apartments. The most important factor was the distance between the park and the subject apartment. When the distance was longer than 400m, the impact was greatest. The quantitative assessment also showed that apartment prices and the distance between an apartment and the park had a negative relationship. When the distance increased by 1%, apartment prices decreased by 0.430%. This means that within a certain distance, the closer an apartment is to the park, the higher is the price. Demonstrating the economic value of eco-parks, this study also supports the importance of preserving eco-areas. It generally shows that when we develop a city, we should refrain destroying the ecosystem.
Kwon, Suk-jae;Grigalunas, Thomas A.;Lee, Moon-Suk;Kang, Gil-Mo
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.14
no.4
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pp.275-287
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2008
Noise externalities are a ubiquitous problem in modern societies. Research to estimate damages and potential efficient solutions therefore is important for addressing such problems. The results of a hedonic property model show that noise has a statistically significant and quantitatively important negative effect on property values. The key results for the best model show that damages (in year 2000 dollars) are - $5000 ${\ast}$ (ln dB), where dB is noise measured in decibels, allowing for the influence of other factors. Because ln(dB) is a strictly concave funaion, the "noise damage function"exhibits diminishing marginal effects with noise.
This study empirically analyzed the effect of complex commercial facilities on the price of nearby apartments in a Hedonic price model. The spatial range of this study was the walking area of H Department Store located in Pangyo among the second new towns suburb of Seoul, and the time range was 2020. The dependent variable was the real transaction price of the apartment, and independent variable were the characteristics of the housing, the characteristics of the complex, and the characteristics of the region. As a result of the analysis, the area of exclusive use space, the transaction floor, and the highway accessibility had a positive effect on the price of the apartment, and the elapsed year had a negative effect on the price of the apartment. However, the size of the apartment had little effect on apartment prices, and the distance from the complex commercial facilities was shown to be related to apartment prices, indicating that apartment prices declined as it moved away from the complex commercial facilities. Therefore, this is much more influential than the influence of distance from subway stations on apartment price. This confirms that the effect factors of apartment prices and the size of their influence appear differently in the new town area and the existing metropolitan area.
Lots of characteristics such as dwelling, neighborhood, and accessibility characteristics affect to the housevalue. Many researches have been done to identify values of each characteristic using hedonic technique. However, there is a limit to identify interaction of each characteristic and variation of each characteristic among the accessibility context. This paper has implemented the Expansion Method research paradigm to model the housevalue determination process in the city of Seoul. The findings of this paper have revealed the presence of contextual variations in the housevalue determination process. The initial model for housevalue reveals that as $F_1$ increases (i.e., larger the number of rooms/bathrooms, larger parking space) and/or $F_2$ increases (i.e., higher owner occupied housing units, higher apartment housing units) and/or $F_3$ increases, (i.e., higher the ratio of higher than college graduated households, 8 school zone, older housing units) the estimated housevalue increases. However, the above relationships drift across their respective contexts. The houses which have negative $F_1$ value, the housevalue does not fluctuate according to the distance to the city center or subcenters. However, the houses which have positive $F_1$ value, the closer to the subcenters or shorter to the river, the higher the estimated housevalues. On the other hand, in areas far from the subcenters, the estimated housevalues does not fluctuate much according to the corresponding $F_2$ level. In areas close to the subcenters, the estimated housevalues vary tremendously according to the $F_2$ value. In the residual analysis, it is revealed that large apartment which are located in Kangnam, IchongDong, MokDong are underestimated. This paper has contributed to our understanding of the housevalue determination process by providing an alternative conceptualization to the traditional approach.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.4
no.3
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pp.117-124
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2004
This study aims to evaluate the feasibility of remodeling business by predicting the future price of apartment house after remodeling using Hedonic Price Model. The data concerning such 8 independent variables as location, unit size, unit plan, landscape, parking, the number of elapsed years after completion, number of units, brand per apartment unit from 25 regions in Seoul metropolitan city were collected and evaluated by established evaluation criteria. The coefficients affecting the price of apartment unit were made by way of linear multi-regression and put into Hedonic Price Model. The feasibility evaluation model for apartment was made and verified by data of remodelled apartment. The predicted results using suggested evaluation model coincide with actual apartment market situations.
This paper describes the importance of selecting explanatory variables(e.g. land price determinants) in hedonic pricing models employed in predicting real estate price, and explores dynamics of the land price determinants over time. The City of Junju was chosen as the study area, and repeated measured price data of standard lots over 17 years were analyzed. We applied a three-level modeling approach to this data in consideration of its nested data structure and longitudinal characteristics. Main land price determinants we focused on are primarily based on items included in the standard comparison table of land price, which is an official hedonic pricing model used by Government to estimate land price for tax levy. Our result shows that the land price fluctuation over 17 years was not uniform over the whole study area with each neighborhood revealing different price trend, and as such warrants longitudinal model components. In addition, some of determinants previously recognized as important were proved insignificant. It was also found that significant determinants at a particular time point lost its power gradually over time and vice versa. It is expected that more accurate prediction of price would be possible when taken account for this dynamics of price determinants over time in applying hedonic pricing model method.
Cities around the world have paid attention to public transportation as an alternative to reducing traffic congestion caused by automobile usage, excessive energy consumption, and environmental pollution. This study measures accessibility to subway stations in Seoul using a supply-demand-based accessibility technique. Then, the impacts were analyzed through land prices by use and segment. As a result of analysis using the multilevel hedonic price models, accessibility considering both supply and demand for the subway had a positive effect on both residential and non-residential land prices. The effect was stronger for residential than for non-residential. Further, among the accessibility measured by the three functions, the accessibility by the Exponential function was most suitable for the residential land price, and the accessibility measured by the Power function for the non-residential land price had the highest explanatory power. Also, looking at the impacts by land price segments, it was found that higher access to metro stations had the greatest positive impacts on the most expensive segment of residential and non-residential land prices. The results of this study can be applied not only to identify the impacts of public investment on neighborhoods, but also to support real estate valuation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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